Introducción: sobre el Análisis de Componentes Principales (ACP)

Cuando se examinan las calificaciones obtenidas por un cierto número de alumnos 
en diversas materias se observa por ejemplo que algunas de ellas muestran 
fuertes correlaciones. Así por ejemplo las calificaciones en matemáticas suelen 
estar fuertemente correlacionadas con las obtenidas en física y en menor medida 
en química. Mientras que diversas asignaturas dentro de las humanidades 
muestran cierta correlación entre sí. Además para la mayoría de alumnos el 
obtener buenas notas en humanidades no permite predecir si obtendrán también 
buenas notas en ciencias (algunos alumnos buenos en humanidades también lo son 
en ciencias pero no otros, y viceversa): 
http://www.uoc.edu/in3/emath/docs/Componentes_principales.pdf 

Esos hechos pueden ser investigados mediante una técnica estadística de 
Análisis de Componentes Principales de la varianza (ACP). La técnica permite 
identificar una serie de factores subyacentes que explican porqué las medidas 
obtenidas en un determinado item (e.g. matemáticas) aparecen correlacionadas 
con otro determinado item. Además el ACP permite construir índices que miden 
aproximadamente cada factor subyacente y cuanta de la información es 
predictible a partir de los mismos. Volviendo al ejemplo de las calificaciones 
se observa que existen dos factores o componentes principales F1 y F2. El 
primero de ellos F1 parece muy positivamente correlacionado con las asignaturas 
de ciencias, y los alumnos para los cuales el valor de F1 deducible de sus 
notas alcanza altos valores suelen ser buenos en matemáticas por lo cual F1 es 
de alguna manera una medida de las capacidades cognitivas implicadas en el 
razonamiento formal necesario para ciertas asignaturas. En cambio F2 parece más 
correlacionada con una capacidad cognitiva que permite asimilar correctamente 
las humanidades. El puro análisis estadístico de las calificaciones mediante 
ACP permite ver que existen estos dos factores, que cada uno de ellos parece 
involucrado en capacidades diferentes y que son independientes entre sí (a esto 
técnicamente se le conoce como condición de ortogonalidad de los componentes 
principales). Esta independencia significa que un alumno puede tener altos 
valores de F1 independientemente de F2 y de ahí que no tenga porqué existir en 
todos los casos una correlación clara entre las notas en ciencias y humanidades.

 

ACP: “Genes, pueblos y lenguas”

Otra aplicación de esta técnica la realizó Cavalli-Sforza que analizó la 
frecuencia de determinados genes en la población europea y las correlaciones 
que había entre las frecuencias de estos. El ACP proporcionó 5 componentes 
principales estadísticamente significativos cada uno de los cuales parecía 
positivamente correlacionado con diversas olas migratorias en Europa: Así F1 se 
parece a lo que se supone fue el doblamiento neolítico de Europa y el valor de 
F1 de las diversas poblaciones europeas parece relacionado con la distancia y 
el tiempo transcurrido desde el foco originario de difusión de al agricultura 
desde oriente medio. El componente F2 parece correlacionable con 
desplazamientos de población de norte a sur, que se ha querido identificar con 
la difusión originaria de pueblos uránicos en Europa. El componente F3 alcanza 
sus valores máximos en torno a las regiones desde las que se supone que 
partieron las migraciones de pueblos indoeuropeos y el valor parece variar a lo 
largo de las rutas seguidas hipotéticamente por estos pueblos indoeuropeos. Los 
componentes F4 y F5 parecen más difíciles de interpretar. Puede encontrarse más 
información sobre el ACP de la variación genética europea en:  
http://www.angeltowns.com/members/racialreal/genetic_variation.html  



Davius S.


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